周晓凌：大数据时代的智能运维实践

九章云极售前总经理周晓凌发表演讲

周晓凌指出,大数据的运维目标经历了流程化运维、工具化运维、自动化运维到智能化运维的历程。大数据运维发展到智能运维阶段,运维风险发生了很大的变化。由于微服务、容器、云计算等技术的兴起以及互联网业务的发展,运维的目标从几百个大系统变成成千上万个微服务。运维人员被量大且更新迅速的指标和告警淹没,在这种情况下,发现问题,分析原因,解决问题都变的十分困难。基于此,九章云极提出了智能运维AIOps解决方案。九章云极研发的基于大数据技术的智能运维日志系统,利用大数据的算力和存储能力,帮助金融企业实现对海量运维数据的采集、解析、监控、告警。同时利用大数据的分析挖掘、机器学习以及深度学习等能力助力运维过程中的故障发现、精准告警、根因分析,趋势预测,并为运维人员提供排障建议,实现真正的运维智能化。

周晓凌认为,人工智能来源于算法,算法来源于数据,智能运维平台的架构就是在数据采集之后进行数据建模 、数据计算(实时计算、索引计算、维度计算)、数据存储,同时,及时发现数据异动,监控告警。在这其中,最大的挑战就是日志量,另一个挑战,就是如何利用好的算法解决运营上的问题。智能运维平台的架构优势就在于,每一个数据发生变更时,随时抽取数据去做基于机器学习的日志分析,实时响应问题,同时,实现可视化统计与监控,真正做到所见即所得。

会议现场

在问答阶段,针对与会嘉宾提出的九章云极的数据结构平台如何实现智能运维及风险控制的问题,周晓凌回答,九章云极根据银行的特殊性、信息的庞大性、要求响应的即时性以及数据安全的重要性,建立全数据中心运维平台。该平台通过统一的日志中心,实现全数据中心信息系统日志的统一标准、统一收集、统一处理、统一保存。在TB级日志文件产生的同时即时分析,发掘系统运行状况及业务运行状况,改进系统和优化业务流程。在此基础上,对异常故障数据进行挖掘,建立服务依赖链,实现服务故障链分析、故障根源分析。从而,助力银行数据平台运维稳定高效,为风险防控赋能增效,真正实现极速、智能、安全。

据了解,北京九章云极科技有限公司自成立以来,一直致力于打造最领先的数据分析平台服务,助力企业客户构建业务驱动的数据应用,完成数据化转型提升。其核心产品DataCanvas已经在金融、电信和互联网行业广泛应用,并获得了用户的一致好评。DataCanvas包括DataCanvas DEP数据工程平台、DataCanvas APS数据科学平台、DataCanvas RT流数据实时处理平台和DataCanvas MML运维监控与分析平台,覆盖了数据处理、数据分析、数据应用的所有阶段,旨在为用户提供完整数据服务,帮助企业将原有数据存储架构平滑迁移到大数据分布式计算架构之上,并快速实现深入的数据分析和应用。